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Segmentación en superpíxeles

En este ejercicio, aplicarás segmentación no supervisada a la misma imagen antes de pasarla a un modelo de Machine Learning de detección facial.

Así reducirás esta imagen de \(265 \times 191 = 50,615\) píxeles a \(400\) regiones.

Young woman
Ya está precargada como face_image.

La función show_image() también está precargada para ti.

Este ejercicio forma parte del curso

Procesamiento de Imágenes en Python

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Instrucciones del ejercicio

  • Importa la función slic() del módulo segmentation.
  • Importa la función label2rgb() del módulo color.
  • Obtén la segmentación con 400 regiones utilizando slic().
  • Superpone los segmentos sobre la imagen original para comparar con label2rgb().

Ejercicio interactivo práctico

Prueba este ejercicio y completa el código de muestra.

# Import the slic function from segmentation module
from skimage.____ import ____

# Import the label2rgb function from color module
from skimage.____ import ____

# Obtain the segmentation with 400 regions
segments = ____(____, ____= ____)

# Put segments on top of original image to compare
segmented_image = ____(____, ____, kind='avg')

# Show the segmented image
show_image(segmented_image, "Segmented image, 400 superpixels")
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